一种水下鱼类动态视觉序列运动目标检测方法

本文刊于: 《图学学报》 2021年第0期

关键词:
偏最小二乘 背景去除 鱼类 目标检测 动态视觉序列

Keywords:
partial least squares,background removal,fish,object detection,dynamic video sequence
摘要
     针对水下视频质量不高、视频模糊不清甚至很难辨认的问题,利用计算机视觉技术对水下鱼类目标进行快速目标检测,提出了一种基于背景去除的水下视频目标检测方法。设计适合水下环境的鱼类目标检测框架,使用偏最小二乘(PLS)分类器进行目标检测。利用水下拍摄的鱼类数据集收集输入的视频序列,并提取单独的帧。将帧的RGB格式转换为HSI格式并进行中值滤波器去噪的预处理,利用GMG背景去除过程,提取了基于局部二值模式(LBP)纹理和灰度系数的重要特征,最后将所提取的特征,利用PLS分类器,实现了分别对白天及夜晚环境中的水下鱼类目标检测。结果表明,该方法在水下拍摄的鱼类视频数据集目标检测精度可达96.89%,提高了检测效率,降低了人工成本。为水下鱼类等生物资源的监测、保护和可持续开发等工程应用提供了一定的参考价值。

基金项目:
国家自然科学基金面上项目(61972240);上海市科委能力建设项目(17050501900);大洋渔业资源可持续开发教育部重点实验室开放基金项目(A1-2006-00-301104)~~

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